golang pprof监控goroutine thread统计的原理是什么

本篇内容介绍了“golang pprof监控goroutine thread统计的原理是什么”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

引言

在之前 golang pprof监控 系列文章里我分别介绍了go trace以及go pprof工具对memory，block，mutex这些维度的统计原理，今天我们接着来介绍golang pprof工具对于goroutine 和thread的统计原理。

还记得在golang pprof监控系列 memory，block，mutex 使用 文章里，通过http接口的方式暴露的方式展现 指标信息那个网页图吗？

这一节，我将会介绍其中的goroutine部分和threadcreate部分。

老规矩，在介绍统计原理前，先来看看http接口暴露的方式暴露了哪些信息。

http 接口暴露的方式

让我们点击网页的goroutine 链接。。。

goroutine profile 输出信息介绍

进入到了一个这样的界面，我们挨个分析下网页展现出来的信息:

首先地址栏 /debug/pprof/goroutine?debug= 1 代表这是在访问goroutine指标信息，debug =1 代表访问的内容将会以文本可读的形式展现出来。 debug=0 则是会下载一个goroutine指标信息的二进制文件，这个文件可以通过go tool pprof 工具去进行分析，关于go tool pprof 的使用网上也有相当多的资料，这里就不展开了。 debug = 2 将会把当前所有协程的堆栈信息以文本可读形式展示在网页上。如下图所示:

debug =2 时的 如上图所示，41代表协程的id，方括号内running代表了协程的状态是运行中，接着就是该协程此时的堆栈信息了。

让我们再回到debug = 1的分析上面去，刚才分析完了地址栏里的debug参数，接着，我们看输出的第一行

goroutine profile: total 6
1 @ 0x102ad6c60 0x102acf7f4 0x102b04de0 0x102b6e850 0x102b6e8dc 0x102b6f79c 0x102c27d04 0x102c377c8 0x102d0fc74 0x102bea72c 0x102bebec0 0x102bebf4c 0x102ca4af0 0x102ca49dc 0x102d0b084 0x102d10f30 0x102d176a4 0x102b09fc4
#	0x102b04ddf	internal/poll.runtime_pollWait+0x5f		/Users/xiongchuanhong/goproject/src/go/src/runtime/netpoll.go:303
#	0x102b6e84f	internal/poll.(*pollDesc).wait+0x8f		/Users/xiongchuanhong/goproject/src/go/src/internal/poll/fd_poll_runtime.go:84

......

goroutine profile 表明了这个profile的类型。

total 6 代表此时一共有6个协程。

接着是下面一行，1 代表了在这个堆栈上，只有一个协程在执行。但其实在计算出数字1时，并不仅仅按堆栈去做区分，还依据了协程labels值，也就是 协程的堆栈和lebels标签值 共同构成了一个key，而数字1就是在遍历所有协程信息时，对相同key进行累加计数得来的。

我们可以通过下面的方式为协程设置labels。

	pprof.SetGoroutineLabels(pprof.WithLabels(context.Background(), pprof.Labels("name", "lanpangzi", "age", "18")))

通过上述代码，我可以为当前协程设置了两个标签值，分别是name和age，设置label值之后，再来看debug=1后的网页输出，可以发现 设置的labels出现了。

1 @ 0x104f86c60 0x104fb7358 0x105236368 0x104f867ec 0x104fba024
# labels: {"age":"18", "name":"lanpangzi"}
#	0x104fb7357	time.Sleep+0x137	/Users/xiongchuanhong/goproject/src/go/src/runtime/time.go:193
#	0x105236367	main.main+0x437		/Users/xiongchuanhong/goproject/src/go/main/main.go:46
#	0x104f867eb	runtime.main+0x25b	/Users/xiongchuanhong/goproject/src/go/src/runtime/proc.go:255

而数字1之后，就是协程正在执行的堆栈信息了。至此，goroutine指标的输出信息介绍完毕。

threadcreate 输出信息介绍

介绍完goroutine指标的输出信息后，再来看看threadcreate 线程创建指标的 输出信息。

老规矩，先看地址栏，debug=1代表 输出的是文本可读的信息，threadcreate 就没有debug=2的特别输出了，debug=0时 同样也会下载一个可供go tool pprof分析的二进制文件。

接着threadcreate pfofile表明了profile的类型， total 12 代表了此时总共有12个线程被创建，然后紧接着是11 代表了在这个总共有11个线程是在这个堆栈的代码段上被创建的，注意这里后面没有堆栈内容，说明runtime在创建线程时，并没有把此时的堆栈记录下来，原因有可能是 这个线程是runtime自己使用的，堆栈没有必要展示给用户，所以干脆不记录了，具体原因这里就不深入研究了。

下面输出的内容可以看到在main方法里面创建了一个线程，runtime.newm 方法内部，runtime会启动一个系统线程。

threadcreate 输出内容比较简单，没有过多可以讲的。

程序代码暴露指标信息

看完了http接口暴露着两类指标的方式，我们再来看看如何通过代码来暴露他们。 还记得在golang pprof监控系列memory，block，mutex 使用 是如何通过程序代码 暴露memory block mutex 指标的吗，goroutine 和 threadcreate 和他们一样，也是通过pprof.Lookup方法进行暴露的。

os.Remove("goroutine.out")
	f, _ := os.Create("goroutine.out")
	defer f.Close()
	err := pprof.Lookup("goroutine").WriteTo(f, 1)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	
	.... 
	
	os.Remove("threadcreate.out")
	f, _ := os.Create("threadcreate.out")
	defer f.Close()
	err := pprof.Lookup("threadcreate").WriteTo(f, 1)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

无非就是将pprof.Lookup的传入的参数值改成对应的指标名即可。

接着我们来看看runtime内部是如何对这两种类型的指标进行统计的，好的，正戏开始。

统计原理介绍

无论是 goroutine 还是threadcreate 的指标信息的输出，都是调用了同一个方法writeRuntimeProfile。 golang 源码版本 go1.17.12。

// src/runtime/pprof/pprof.go:708
func writeRuntimeProfile(w io.Writer, debug int, name string, fetch func([]runtime.StackRecord, []unsafe.Pointer) (int, bool)) error {
	var p []runtime.StackRecord
	var labels []unsafe.Pointer
	n, ok := fetch(nil, nil)
	for {
		p = make([]runtime.StackRecord, n+10)
		labels = make([]unsafe.Pointer, n+10)
		n, ok = fetch(p, labels)
		if ok {
			p = p[0:n]
			break
		}
	}
	return printCountProfile(w, debug, name, &runtimeProfile{p, labels})
}

让我们来分析下这个函数，函数会传递一个fetch 方法，goroutine和threadcreate信息在输出时选择了不同的fetch方法来获取到各自的信息。

为了对主干代码有比较清晰的认识，先暂时不看fetch方法的具体实现，此时我们只需要知道，fetch方法可以将需要的指标信息 获取到，并且将信息的堆栈存到变量名为p的堆栈类型的切片里，然后将labels信息，存储到 变量名为labels的切片里。

注意： 只有goroutine类型的指标才有labels信息

获取到了堆栈信息，labels 信息，接着就是要将这些信息进行输出了，进行输出的函数是 上述源码里的最后一行 中 的printCountProfile 函数。

printCountProfile 函数的逻辑比较简单，我简单概括下，输出的时候会将 printCountProfile 参数中的堆栈信息连同labels构成的结构体 进行遍历， 堆栈信息和labels信息组合作为key，对相同key的内容进行累加计数。最后 printCountProfile 将根据debug的值的不同选择不同的输出方式，例如debug=0是二进制文件下载 方式 ，debug=1则是 网页文本可读方式进行输出

至此，对goroutine和threadcreate 指标信息的输出过程应该有了解了，即通过fetch方法获取到指标信息，然后通过printCountProfile 方法对指标信息进行输出。

fetch 方法的具体实现，我们还没有开始介绍，现在来看看，goroutine和threadcreate信息在输出时选择了不同的fetch方法来获取到各自的信息。

源码如下:

// src/runtime/pprof/pprof.go:661  
func writeThreadCreate(w io.Writer, debug int) error {
	return writeRuntimeProfile(w, debug, "threadcreate", func(p []runtime.StackRecord, _ []unsafe.Pointer) (n int, ok bool) {
		return runtime.ThreadCreateProfile(p)
	})
}

// src/runtime/pprof/pprof.go:680 
func writeGoroutine(w io.Writer, debug int) error {
	if debug >= 2 {
		return writeGoroutineStacks(w)
	}
	return writeRuntimeProfile(w, debug, "goroutine", runtime_goroutineProfileWithLabels)
}

goroutine 指标信息在输出时，会选择runtime_goroutineProfileWithLabels函数来获取goroutine指标，而threadcreate 则会调用 runtime.ThreadCreateProfile(p) 去获取threadcreate指标信息。

goroutine fetch 函数实现

runtime_goroutineProfileWithLabels 方法的实现是由go:linkname 标签链接过去的，实际底层实现的方法是 runtime_goroutineProfileWithLabels。

// src/runtime/mprof.go:744
//go:linkname runtime_goroutineProfileWithLabels runtime/pprof.runtime_goroutineProfileWithLabels
func runtime_goroutineProfileWithLabels(p []StackRecord, labels []unsafe.Pointer) (n int, ok bool) {
	return goroutineProfileWithLabels(p, labels)
}

goroutineProfileWithLabels 就是实际获取goroutine堆栈和标签的方法了。

我们往goroutineProfileWithLabels 传递了两个数组，分别用于存储堆栈信息，和labels信息，而goroutineProfileWithLabels 则负责将两个数组填充上对应的信息。

goroutineProfileWithLabels 的逻辑也比较容易，我这里仅仅简单概括下，其内部会通过一个全局变量allgptr 去遍历所有的协程，allgptr 保存了程序中所有的协程的地址， 而协程的结构体g内部，有一个叫做label的属性，这个值就代表协程的标签值,在遍历协程时，通过该属性便可以获取到标签值了。

threadcreate fetch 函数实现

runtime.ThreadCreateProfile 是 获取threadcreate 指标的方法。

源码如下：

func ThreadCreateProfile(p []StackRecord) (n int, ok bool) {
	first := (*m)(atomic.Loadp(unsafe.Pointer(&allm)))
	for mp := first; mp != nil; mp = mp.alllink {
		n++
	}
	if n <= len(p) {
		ok = true
		i := 0
		for mp := first; mp != nil; mp = mp.alllink {
			p[i].Stack0 = mp.createstack
			i++
		}
	}
	return
}

首先是获取到allm变量的地址，allm是一个全局变量，它其实是 存储所有m链表 的表头元素。

// src/runtime/runtime2.go:1092
var (
	allm       *m
	.....

在golang里，每创建一个m结构便会在底层创建一个系统线程，所以你可以简单的认为m就是代表了一个线程。可以之后深入了解下gpm模型。

for mp := first; mp != nil; mp = mp.alllink {
			p[i].Stack0 = mp.createstack
			i++
		}

然后 ThreadCreateProfile 里 这段逻辑就是遍历了整个m链表，将m结构体保存的堆栈信息赋值给 参数p，p则是我们需要填充的堆栈信息数组，在m结构体里，alllink是一个指向链表下一个元素的指针，每次新创建m时，会将新m插入到表头位置，然后更新allm变量。

“golang pprof监控goroutine thread统计的原理是什么”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！